본 연구는 남녀학생의 학습을 공평하게 향상시킬 수 있는 방법을 모색하기 위한 일환으로, GSP를 사용한 테셀레이션 활동이 중학교 남녀학생의 수학적 성취도와 수학적 성향에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보기 위한 것이다. 중학교 남녀학생의 4학급을 대상으로 컴퓨터 환경의 기하적 교수학습자료가 2005년 2학기 3개월에 걸쳐 사용되었으며 사전, 사후 검사지로 자료수집이 이루어졌다. 연구결과는 테셀레이션 활동을 하였을 때 기하의 변환 학습의 성취도에서 유의미하게 차이가 났으며 여학생이 남학생보다 우수하였다. 이는 기하 또는 테크놀로지 환경에서 선행연구의 결과와 크게 대조를 이루는 것으로 매우 높은 여학생의 학습 성취 결과는 여학생들이 이런 종류의 학습 환경을 지원받았을 때, 자신들이 활동한 것을 학습요소와 더 잘 연결함을 나타낸다. 수학적 성향에서는 여학생들은 유의미한 수준은 아니었지만 긍정적인 변화를 나타내었고 향상도가 가파르게 상승하는 것으로 보아, 이보다 장기간의 테셀레이션 활동을 하게 된다면 더욱 유의미한 산출물을 가져올 것으로 예측할 수 있었다.
This study reviews the new Perspectives of science and technology Policy based on "the innovation system ap-proach" . It examines the theories of innovation and the economic rationale of government intervention of the in-novation system approach and compares them with those of traditional nee-classical approach. It also examines the basic theme of science and technology Policy of "the innovation system approach" It argues that the enhancement of innovating capability, the transformation of innovation system coping with changing technological and econom-ic environments, and the policy learning of the government and innovators are very important and peculiar sub-jects of the science and technology Policy based on "the innovation system approach".ovation system approach".uot;.
최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
In this paper we analyze the technological accumulation processes in the Korean semiconductor industry from the institutional approach. Institutional approach, which is closely connected with Neo-Schumpeterian tradition, has emerged as an alternative theoretical framework to neoclassical approach to understand the process of producing technological knowledge. Traditional wisdom of neoclassical approach revealed the limitation to explain the complex nature of knowledge creation and diffusion. US patent data are analyzed in terms of the increasing trend of numbers and its content to measure the rate and direction of technological capability accumulation. This analysis shows that semiconductor technologies are one of the fastest growing fields among Korean technological activities. Moreover, the analysis of patent content suggests that fabrication technologies are the most important area within the technological development of semiconductors, whilst circuit design and testing technologies are beginning to increase in significance. In addition, it is examined how private sectors and public institutions have contributed to generate technological capabilities, and the relationship between them has been changed during the development processes. It is found that Korean firms enhanced their technological capabilities from the learning and assimilation of imported technology to enhanced in-house R&D capabilities in the later stage. The support of public institution and government policy also played significant role to this successful transformation in conjunction with vigorous R&D investment of public sector.
본 연구는 Wertheimer가 제기한 평행사변형 구적 문제가 오늘날의 지도 방식으로도 명쾌하게 해결되지 않음에 착안하여, 현재의 지도 방식을 보완해 줄 수 있는 몇 가지 아이디어를 수집하기 위해 수행된 것이다. 예비교사들을 대상으로 조사한 결과 77명 중 18명만이 초등학생에게 호소할 수 있는 지도 아이디어를 제시하였고, 나머지 59명은 무 응답 혹은 부적절한 아이디어를 제시하였다. 이로써 Wertheimer가 제기한 평행사변형 문제가 오늘날의 학생들에게도 여전히 어려운 문제가 될 수 있음이 드러났다. 그러나 적절하게 응답한 18명의 반응을 분석한 결과, Wertheimer가 제기한 평행사변형을 직사각형이나 전형적인 평행사변형으로 등적변형 하는 7가지의 재미있는 아이디어를 얻을 수 있었다. 이들 아이디어의 공통적인 특징은 형식적인 증명보다는 자르고 붙이고 옮기는 적극적인 활동을 통해 학생들의 지각에 호소하는 방식이라는 점이다. 따라서 이를 적절히 응용하면 초등학생들을 위한 지도 자료로 활용 될 수 있을 것이다.
사극 드라마는 더욱 극적인 전개를 원하는 대중들의 취향에 따라 퓨전 형태로 변화하고 있으며, 고증 의상 또한 현대적인 감각으로 표현되고 있다. 본 연구는 사극 드라마에 나타난 고증 의상의 현대화의 사례 탐색 및 학습자의 인식을 조명해보고, 향후 사극 드라마에서 고증 의상의 현대화에 대한 함의점을 제시해보는데 목적이 있다. 연구 방법은 이론적 연구와 사례 연구 및 하브루타 학습법을 통한 서술형 설문지 응답법을 병행하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 사극 드라마에서 고증의상의 현대화에 대한 본질적인 문제는 사극 드라마의 역사적 사실을 저해하는 고증의상의 과도한 현대적 변용으로 나타났다. 둘째, 사극 드라마에서 고증의상의 현대화에 대한 대학생들의 부정적인 인식으로는 한국 고유의 정체성 상실, 드라마의 몰입도 저하, 미디어가 갖는 교육적 영향력의 견해가 주를 이루었다. 긍정적인 인식으로는 전통 문화의 인식 제고를 통한 관심 증대, 시대적 흐름의 변화에 대한 절충, 대중들의 시각적 유희 증대의 견해가 주를 이루었다. 셋째, 사극 드라마에서 고증의상의 효과적인 연출 방향에 대한 함의점은 사극 드라마 관계자들의 인식개선과 고증의상에 대한 의상디자이너의 철저한 사전 조사, 전통복식에 대한 심층적인 연구와 체계적이고 명확한 교육적 접근, 정부의 노력과 시청자들의 관심이 필요하다.
HCI 측면에서 게임플레이는 게이머가 목표를 성취하기 위하여 새로운 규칙을 떠올리거나 발견하여 현재 직면한 문제를 해결해 나가는 과정이다. 본 연구는 기존의 문제해결관점에서의 게임플레이가 아닌 생태학적 심리학에서 유래가 된 행동유도성 입장에서 게임플레이를 이해하고 그 구조를 규명하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 대표적인 MMORPG 게임인 월드오프워크래프트를 중심으로 5명의 전문 게임플레이어를 대상으로 게임플레이하는 전 과정을 비디오 오디오 기기를 활용하여 녹취를 실시하였다. 본 자료를 토대로 질적 연구인 프로토콜 분석을 실시하였다. 그 결과 행동유도성 기반의 게임플레이는 선택과 관계로 구성되며 한 번에 한 가지만 선택하고 주의를 집중한다는 것을 발견하였다. 또한 탐색적 측면의 행동과 절차적 측면의 행동으로 크게 두 가지로 구분되는 것을 발견하였다. 이는 학습, 활용, 변형의 양상을 띄고 있음을 알 수 있다. 본 연구 결과는 게임을 개발할 때 게임플레이 설계를 어떻게 해야 할지에 대한 중요한 디자인 방법론을 구축하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
디지털 트랜스포메이션 시대를 맞이하여 기존 제도적${\cdot}$행정적 측면을 강조하던 전통적인 시각에서 벗어나, 기록관리 영역에 신기술이 적용되기 시작하였다. 이에 본 연구는 지능화 선진 기술을 적용한 국내외 기록관, 도서관, 박물관의 서비스 현황을 분석하여 그 차이를 규명한 다음, 분석 결과를 토대로 지능형 기록정보서비스 적용 방안을 제안하고자 한다. 조사 대상에 기록관 이외에 도서관, 박물관을 포함한 이유는 해당 기관들이 정보서비스 제공 기관으로서 하나의 범주로 포괄되기 때문이며, 이들 기관을 대상으로 문헌 연구 및 사례 연구를 수행하였다. 국내외 사례 비교를 통해 도출된 시사점을 바탕으로 기록관에 지능형 기록정보서비스 적용을 위한 선결 조건, 적용 시 문제점, 적용방향에 대하여 정리하였다. 본 연구 결과를 통해 변화된 전자기록환경에 적합한 지능형 기록정보서비스 모델 수립에 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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